IBM'i Vjatseslav Dubeyko alustas Linuxi tuumade arendajate meililisti arutelu masinõppe mudelite kasutamise üle tuumas, pakkudes samas testimiseks patchide kogumit, mis sisaldab raamatukogu ML-mudelite tuumaga integreerimiseks ja näidisdraiverit, mis kasutab seda raamatukogu.
ML-mudelite integreerimine tuumaga võib olla kasulik, et kohandada alam-süsteemide tööloogikat vastavalt töödeldud andmetele, optimeerida tööd ja muuta konfiguratsiooni sõltuvalt süsteemide sisemisest seisundist. Masinõppe rakendamine, mis suudab avastada mustreid ja teha prognoose ilma algoritmide käsitsi rakendamiseta, lihtsustab kõige tõhusamate tuumakonfiguratsioonide valimist, arvestades tänapäevaste töökoormuste keerukust ja muutlikkust, samuti aitab lahendada selliseid probleeme nagu andmesalvestussüsteemide riketest ennustamine.
Lisaks mudeli käitamiseksha kaalutakse ka ML-mudelite koolitamiseks andmete kogumise tööriistade arendamist, mudelite otse koolitamist ja tulemuste testimist. Kuna ML-mudeli käitamiseks on vajalikud ujuvpunktsioonide operatsioonid ja tuumas ei lubata FPU-d otse kasutada, esindab pakutud prototüüp vahekihti, mis võimaldab erinevate tuuma alamsüsteemide suhtlemist ML-mudelitega, mis käivitatakse kasutajaruumi, sarnaselt SPDK, DPDK ja ublk töötlejate viimisele kasutajaruumi.
Mudeli täitmise ja koolituse viimine kasutajaruumi lihtsustab hooldust ja isoleerib tuuma selle mudeli väl execução koodiprobleemidest. Koolitusfaasis võivad tuumadevab ja parameetrid andmed olla nõutavad käitleja poolt kasutajaruumi, samuti edastatavad kihti, mida teostatakse tuumatasandil. Koostisosadevaheliste suhtluste haldamiseks tuumas ja kasutajaruumi kasutatakse sysfs'i. On võimalik kohaneda ML-mudeli koolitamisega, kus tuumasüsteem saab soovituse ML-mudelist, rakendab soovitatud muudatust ja hindab soovituse tõhusust oleku muutmisel.
Allikas: opennet.ru
